Grazie alle nuove tecnologie, i ricercatori statunitensi sono riusciti a interpretare e convertire l’attività cerebrale in parlato in modo più rapido e accurato. Inoltre, con un vocabolario più ampio di quanto fosse possibile in precedenza.
Le persone con problemi neurologici dopo un ictus, ad esempio, così come le persone affette da sclerosi laterale amiotrofica (SLA), spesso hanno difficoltà di parola a causa della paralisi muscolare. Studi precedenti hanno dimostrato che è possibile interpretare l’attività cerebrale in una persona paralizzata, ma solo con velocità, precisione e un vocabolario limitato.
Ora i ricercatori dell’Università di Stanford hanno sviluppato quella che viene chiamata interfaccia cervello-computer (BCI), che aggrega l’attività di cellule selezionate con una serie di elettrodi posizionati nel cervello. Utilizzando il dispositivo, il paziente affetto da SLA è stato in grado di comunicare a una velocità media di 62 parole al minuto, ovvero 3,4 volte più veloce del record precedente registrato da un dispositivo simile.
Secondo lo studio pubblicato sulla rivista Nature, anche la frequenza degli errori nelle parole è molto inferiore a quella misurata in precedenza.
In uno studio parallelo, i ricercatori hanno utilizzato un altro metodo basato sulla BCI per accedere all’attività cerebrale. Lì, gli elettrodi posizionati sulla superficie del cervello registravano l’attività delle cellule nel centro del linguaggio della corteccia cerebrale.
Utilizzando gli avatar, i ricercatori hanno creato un modello di deep learning per decifrare i dati raccolti da un paziente con grave paralisi causata da ictus.
Quando ho provato a pronunciare frasi complete in silenzio, la traduzione dal cervello al testo ha generato una velocità media di 78 parole al minuto, ovvero 4,3 volte più veloce del record precedente. Così la velocità si avvicina ad una conversazione naturale.